Integrazione di tecniche di classificazione semantica in strumenti ECM open-source

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dell’organizzazione a diffondere e condividere il proprio sapere e rendere disponibili mezzi 
informatici affinché queste informazioni siano archiviate e rese disponibili con la massima 
efficacia. Diventa quindi importantissimo per l’azienda moderna il riuscire ad immagazzinare 
al meglio le informazioni, i documenti, i contenuti in se e riuscire ad renderli riutilizzabili. Per 
cercare di raggiungere questo obbiettivo è necessario però spostare la nostra attenzione sui 
sistemi di salvataggio e ricerca della documentazione aziendale disponibile perché non 
sempre i sistemi attualmente a disposizione sono in grado di recuperare nel vasto oceano di 
documentazione aziendale ciò che veramente ci interessa poiché basati su sistema di ricerca 
libera nel testo e questo può rendere molti risultati non attinenti e nasconderne altri invece di 
elevato interesse. Negli ultimi anni è sempre più cresciuta la necessità di rendere centralizzata 
la gestione dei documenti che ogni organizzazione produce e consulta quotidianamente. Fino 
ad oggi, gli sforzi sono stati concentrati sull’organizzazione efficace ed efficiente dei dati. La 
realtà delle organizzazioni, però, è evidentemente troppo complessa per essere rappresentata e 
gestita solamente per mezzo di dati. Per questo motivo, stanno prendendo piede sistemi 
software atti esattamente allo scopo di mantenere centralizzata tutta la gestione dei documenti, 
in qualunque forma e per qualunque fine. 
Per migliorare il sistema di ricerca di questi sistemi, l’idea è di sfruttare i metadati e le 
ontologie del settore di riferimento per creare un sistema di ricerca più efficace, questo 
richiederà un maggiore sforzo in fase di inserimento ma renderà il sistema di ricerca 
estremamente più efficace. Un metadato, letteralmente "dato su un ( altro ) dato", è 
l'informazione che descrive un insieme di dati, nel nostro caso descriverà le parole chiave del 
contenuto. I campi di una collezione di metadati sono costituiti da informazioni che 
descrivono le risorse informative a cui si applicano, con lo scopo di migliorarne la visibilità e 
facilitarne l’accesso. I metadati infatti permettono il recupero di documenti primari indicizzati 
attraverso le stringhe descrittive contenute in record: schede in cui vengono rappresentate le 
caratteristiche più significative o le proprietà peculiari dei dati in questione, così che la loro 
essenza possa essere catturata da un’unica concisa descrizione, che, in modo sintetico e 
standardizzato, fornisce a sua volta una via di recupero dei dati stessi. Esistono varie tipologie 
di metadati tra cui i metadati descrittivi che  servono per l’identificazione ed il recupero degli 
oggetti digitali ; sono costituiti da descrizioni dei documenti fonte, o dei documenti nati in 
formato digitale, risiedono generalmente nelle basi dati dei sistemi di Information Retrieval 
all’esterno dell’archivio digitale, e sono collegati a quest’ultimo tramite appositi collegamenti.  
L’obbiettivo sarà quindi riuscire ad associare ad ogni documento salvato in un CMS (Content 
Management System) dei metadati che mi renderanno più efficace la ricerca, questi saranno 
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suggeriti attraverso un’ontologia del settore che aiuterà l’utilizzatore a scegliere per ogni 
contenuto le giuste parole chiave. 
Per creare questo sistema di ricerca basato sui metadati si è modificato uno dei programmi 
CMS Freeware più comuni ed utilizzati, “Alfresco©”, che attualmente utilizza un sistema di 
ricerca libero sul testo dei documenti in esso inseriti.  
Nei primi capitoli ci occuperemmo di vedere in dettaglio l’obbiettivo che ci poniamo ed 
analizzare i metadati, le ontologie ed alcune metodiche per crearle, il linguaggio Owl ed i 
sistemi CMS. Nel capitolo sei, il cuore di questo lavoro, vedremo nel dettaglio come il nostro 
obbiettivo è stato raggiunto e le modifiche apportate al programma sopracitato. 
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RICERCA SEMANTICA 
IN AMBIENTE 
DOCUMENTALE 
 
 
 
 
 
 
1.1 Introduzione alla gestione della conoscenza 
In un'azienda, lo sviluppo e mantenimento di un bene di consumo complesso ed altamente 
tecnologico (elettrodomestici, automobili,...) comporta la generazione di una gran quantità di 
informazioni fortemente correlate per descriverne attività e risultati conseguiti, progettare ed 
organizzare la produzione e la logistica, supportare la rete commerciale e di assistenza post 
vendita : indagini di mercato, requisiti utenti, specifiche tecniche, pianificazione attività, 
progetto dei diversi sistemi e sotto sistemi meccanici, elettrici ed elettronici, vincoli 
legislativi, progetto ed allestimento degli impianti produttivi, organizzazione della logistica, 
report di sperimentazione e test, verbali di riunione, sono solo alcuni di questi.                        
Tutti questi documenti insieme alle norme, ovvero la formalizzazione, sulla base 
dell’esperienza, di criteri guida nello svolgimento di specifiche attività (dalla pianificazione di 
un nuovo sviluppo ai criteri per la progettazione delle singole componenti), rappresentano la 
conoscenza aziendale che, debitamente conservata ed organizzata (Gestione della conoscenza 
o knowledge management in inglese), costituisce lo strumento più importante per migliorare 
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l’efficacia e l’efficienza dei processi. L’effettiva capitalizzazione dello sforzo profuso nella 
loro compilazione è assicurata solo se si garantisce il semplice e rapido reperimento delle 
informazioni d’interesse per, ad es.: 
 ξ  Recuperare le esperienze già fatte in occasione di un nuovo sviluppo  
 ξ  Modificare/aggiornare prodotti preesistenti  
 ξ  Analizzare eventuali malfunzionamenti  
 ξ  Confrontare diverse opzioni progettuali  
 ξ  Fidelizzare la clientela  
 ξ  Valutare i fornitori (collegata al riutilizzo dell’informazione recuperata) 
 ξ  Campagne pubblicitarie (collegata al riutilizzo dell’informazione recuperata) 
L’utilizzo del documento come unità minima elaborata appare particolarmente limitativo, 
soprattutto quando si ha a che fare con contenuti molto complessi e ricchi che 
richiederebbero, invece, una risoluzione più fine per semplificare il reperimento e la 
correlazione automatica delle informazioni. Questa situazione è particolarmente sentita 
soprattutto dove il progresso tecnologico induce lo sviluppo di apparati “intelligenti” (ovvero 
ricchi di contenuti e funzionalità). Rappresentazione, gestione, condivisione e crescita della 
conoscenza sono i termini che caratterizzano le scelte di molti paradigmi computazionali 
innovativi, che hanno molto in comune con la tradizione imprenditoriale, caratterizzata a sua 
volta da un altissimo livello di creatività. La capacità di creare, conservare, gestire e innovare 
conoscenze di alto valore e la loro messa in azione organizzata, insieme ad idee organizzative 
ad alto impatto innovativo, sono e saranno i fattori su cui si giocheranno nuove forme di 
progresso produttivo.  
 
 
 
 
Fig. 1.1: Fasi della trasformazione dei dati in conoscenza 
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Si può inoltre distinguere tra la conoscenza “esplicita”, che può essere catturata e codificata 
nei manuali, nelle procedure e nelle regole, e quindi è facile da diffondere, e quella “tacita”, la 
quale non può essere facilmente articolata, e quindi esiste solo nelle mani e nella mente degli 
individui. 
Attualmente non è disponibile una risposta unica alla Gestione della Conoscenza, ma esistono 
soluzioni più o meno parziali con sistemi quali : 
 
 ξ  Product/Process Data Management (PDM) - utilizzati nei dipartimenti di ingegneria e 
progettazione delle aziende manifatturiere per controllare il processo di sviluppo 
attraverso la gestione dei risultati prodotti (distinta base, controllo di versioni, ticket di 
modifica, dati CAD/CAM/CAE, gestione del workflow, specifiche, testing,…), al fine 
di centralizzare e potenziare la circolazione delle informazioni e abilitarne la 
tracciabilità. 
 ξ  Supply Chain Management (SCM) - utilizzati per organizzare e riconfigurare 
dinamicamente la rete dei rifornimenti agli stabilimenti produttivi in funzione della 
localizzazione, disponibilità, capacità e tempi d’approvvigionamento dai singoli 
fornitori, della fluttuazione delle richieste del mercato, … per minimizzare i tempi 
d’inattività dovuti a mancanza di materiale, o i costi di gestione di un magazzino ( just 
in time production). 
 ξ  Customer Relationship Management (CRM) - utilizzati dalle grandi aziende per 
raccogliere tutti i dati ritenuti necessari per capire la propria clientela e anticiparne i 
bisogni, così da poter programmare adeguati interventi sulla gamma dei prodotti 
offerti, sulle capacità di produzione, sul marketing e sulle attività di supporto alla 
vendita. 
 ξ  Enterprise Resource Planning (ERP) - utilizzati dalle aziende per meglio gestire e 
pianificare la produzione, l’approvvigionamento, i magazzini, le relazioni con i 
fornitori e con i clienti, gli ordini. 
 
A queste soluzioni occorre aggiungere la miriade di sistemi informativi più o meno sviluppati, 
ottenuti attraverso forti personalizzazioni di sistemi commerciali o ad hoc, che risolvono 
specifiche problematiche proprie delle risorse umane, della gestione della documentazione, 
della registrazione dei risultati di sperimentazione o di utilizzo di particolari apparati, etc. 
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Un Knowledge Management System (KMS) è un ambiente integrato che utilizza le tecnologie 
di supporto ai processi di gestione della conoscenza per permettere alle organizzazioni di 
sfruttarne i vantaggi.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fig. 1.2: La conoscenza come risultato della contestualizzazione e dell’interpretazione dei dati 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fig. 1.3: Struttura di un KMS